本文介绍在数字化零售场景下，TiDB 在多点的使用情况、核心业务场景支撑、价值分析、及经验总结。

基于S3对象存储的数据仓库，计算存储分离架构，扩展性好、成本低、性能高。

多点DMALL通过引入StarRocks，逐步替代了 Impala、Impala on Kudu、Apache Kylin 等存储引擎，简化了实时数据处理链路，同时也能保障较高的查询并发以及较低的响应延迟要求。

D+Talks由多点（Dmall）主办，基于零售领域实践，以技术驱动为宗旨，分享业务最佳实践和探索性思考，涵盖基础架构、业务应用、设计体验三大板块。

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慢查询监控是MySQL运维中非常重要的一项，它可以帮助分析线上数据库性能的抖动或者业务查询响应慢等情况。当集群和实例非常多的情况下，慢查询的收集和存储会变得比较困难，而且不太好做到实时的慢查询告警。

全渠道零售的背景下，随时随地购物已经融入了民众的生活，在此背景下对支付系统的要求也更高了。支付系统面临着线上场景无法预知流量的考验，支付系统很可能会变成一个秒杀系统；同样也面临着线下可能出现的“无法付款，付款慢，重复扣款”的问题，但线下没有线上的流量那么不可预测，也不会爆发式增长。